目錄 一、背景介紹 1.1 卷積神經網絡 1.2 深度學習框架 1.3 MNIST 數據集 二、方法和原理 2.1 部署網絡模型 ...
感謝參考原文 http: bjbsair.com tech info .html 為了使機器更智能,開發人員正在研究機器學習和深度學習技術。人類通過反復練習和重復執行任務來學習執行任務,從而記住了如何執行任務。然后,他大腦中的神經元會自動觸發,它們可以快速執行所學的任務。深度學習與此也非常相似。它針對不同類型的問題使用不同類型的神經網絡體系結構。對象識別,圖像和聲音分類,對象檢測,圖像分割等。 什 ...
2020-04-02 12:36 0 686 推薦指數:
目錄 一、背景介紹 1.1 卷積神經網絡 1.2 深度學習框架 1.3 MNIST 數據集 二、方法和原理 2.1 部署網絡模型 ...
導入模塊: 下載手寫數據集: 訓練數據60000個,長度和寬度都是28,標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集,查看前10個數據集: 數據預處理: 將features以reshape轉化 ...
手寫數字識別數據集簡介 MNIST數據集(修改的國家標准與技術研究所——Modified National Institute of Standards and Technology),是一個大型的包含手寫數字圖片的數據集。該數據集由0-9手寫數字 ...
基於CNN的手寫數字識別程序 一、數據准備 訓練及測試數據采用Tensorflow官方提供的MNIST數據集,具體內容如下表所示: 文件 內容 圖片信息 大小為28*28的灰度手寫數字圖像,數字 ...
1. 知識點准備 在了解 CNN 網絡神經之前有兩個概念要理解,第一是二維圖像上卷積的概念,第二是 pooling 的概念。 a. 卷積 關於卷積的概念和細節可以參考這里,卷積運算有兩個非常重要特性,以下面這個一維的卷積為例子: 第一個特性是稀疏連接。可以看到, layer m ...
程序來自莫煩Python,略有刪減和改動。 import os import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot ...
Tensorflow+CNN下的mnist數據集手寫數字識別 加載數據集 MNIST數據集包含55000個訓練樣本,10000個測試樣本,還有5000個交叉驗證數據樣本。 輸入:加載的每個手寫數字圖像是28 x 28像素大小的灰度圖像。為了簡化起見,將28x28的像素點展開為一維 ...
這篇文章中,我們將使用CNN構建一個Tensorflow.js模型來分辨手寫的數字。首先,我們通過使之“查看”數以千計的數字圖片以及他們對應的標識來訓練分辨器。然后我們再通過此模型從未“見到”過的測試數據評估這個分辨器的精確度。 一、運行代碼 這篇文章的全部代碼可以在倉庫 ...